NASA藉AI挖出“迷你太阳系”

图：开普勒太空望远镜/网上图片

美国太空总署官网消息，这颗行星被命名为开普勒-90i。这是一颗炙热的岩石星球，每14.4天绕其星系恆星开普勒-90（又称KOI-351）一圈。它是开普勒-90星系的第八颗行星，意味着这一星系的已知行星数量与太阳系相同。

得克萨斯大学天文学家范德伯格指出，开普勒-90星系就像一个“迷你版太阳系”，“你会发现小的行星在内，大的行星在外。不同的是，所有行星距离恆星更近。”

用开普勒信号训练神经网络

此次发现的重要性在于它第一次使用了神经网络人工智能技术。谷歌技术人员表示，他们首先利用1.5万个开普勒信号训练神经网络，通过分析行星经过时所造成的恆星光暗变化，来识别系外行星。在神经网络“学会”后将它应用于670个此前已用其他方法找过行星的星系。

结果不出所料，神经网络人工智能技术在开普勒-90星系发现了被“遗漏”的第八颗行星开普勒-90i，它比地球大30%左右，由于距离恆星太近，其表面温度高达427摄氏度，与太阳系中的水星类似。开普勒-90星系最外层的行星是一颗木星大小的气体巨行星，公转时间为331.6天，与地球类似。

不过，科学家预测，开普勒-90星系中并没有行星适合人类居住。

人工智能准确率达96%

开普勒望远镜在前四年里找到了3.5万个疑似行星信号，科学家运用自动化技术甚至人眼分析核实这些信号，但其中的弱信号往往被遗漏。而人工智能对于真实系外行星信号和假信号的判断准确率达到了96%以上。

美国太空总署天体物理学部门主任赫兹表示：“开普勒太空望远镜的数据中藏着许多科学家容易忽略的数据信息。它们等待着新科技和工具的发掘。行星开普勒-90i的发现，证实了借助人工智能将成为研究开普勒数据的一种全新方式。”研究人员计划接下来继续利用神经网络寻找开普勒数据中隐藏的“宝藏”。

2009年3月，美国太空总署将开普勒太空望远镜发射升空，旨在寻找太阳系外恆星周边的绕轨行星，开普勒太空望远镜亦具有“行星神探”之称。

艾姆斯研究中心的开普勒项目科学家杰西指出，2009年前，NASA只知道326颗行星。开普勒望远镜已经帮助他们发现多达2500颗太阳系外行星。开普勒太空望远镜于2012年完成了主要使命。未来，这台太空望远镜将继续执行收集数据的一项名为K2的任务。负责搜寻太阳系外行星的同时，还将关注年轻恆星、超新星等数据信息。